## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.3, No.1, Maret 2018, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).xxxx

## Sistem Orientasi Objek Dengan Metode Stereo Vision Berbasis Raspberry Pi
Rajali Ginting 1 , Raditiana Patmasari 2 , Suci Aulia 3 Jurusan Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom 1,2 Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom 3 E-mail: rajali@ student.telkomuniversity.ac.id 1 , raditiana@telkomuniversity.ac.id 2 , sucia@tass.telkomuniversity.ac.id 3 Article Info Abstrak History : Dikirim Direvisi Diterima Pengukuran estimasi jarak sebuah objek dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain dengan memanfaatkan sensor pengukur jarak seperti  sensor  ultrasonik,  sensor  infra  merah  dan  laser.  Tetapi  cara tersebut  memiliki  kekurangan  seperti  memiliki  batasan-batasan karakteristik bahan yang digunakan dan memiliki kesulitan tersendiri jika dikaitkan dengan orientasi dimana objek tersebut berada. Berdasarkan  kekurangan  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  akan dirancang  suatu  sistem  pengukuran  orientasi  objek  menggunakan metode stereo  vision yang  berbasis  Raspberry  pi.  Sistem  orientasi objek  ini  mengacu  pada  estimasi  jarak  dan  dimensi  objek.  Metode stereo vision melakukan pengukuran jarak dan dimensi secara visual dengan  menggunakan  dua  buah  kamera webcam. Akusisi  citra dilakukan  dalam  interval  waktu  yang  bersamaan,  sehingga  akan terdapat  dua  citra  yang  memiliki  objek  yang  sama  tetapi  dari  sudut pandang yang berbeda. Kedua citra akan digunakan untuk menghitung nilai  disparitas  yang  akan  digunakan  sebagai  salah  satu  parameter dalam melakukan pengukuran jarak.
Menghitung  nilai  disparitas  citra  dilakukan  menggunakan beberapa  metode image  processing yaitu  menggunakan  deteksi  tepi Canny  edge ,  deteksi  garis Hough  line  transform dan  deteksi  sudut Harris corner. Penelitian ini dapat digunakan sebagai alat pengukuran jarak dan dimensi objek yang bergerak secara real time dengan tingkat akurasi diatas 95% dengan tingkat presisi 100%.
Kata Kunci :
Canny edge detection Disparitas citra
Harris corner detection Hough line transform Stereo vision
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License..
Koresponden:
Rajali Ginting, Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Jl.Telekomunikasi No.1, Bandung, Indonesia, 40287 Email : Rajaliginting@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pengukuran jarak dan dimensi suatu objek menjadi hal yang penting dalam berbagai aplikasi, terutama dalam sistem otonom bergerak [1] . Informasi tentang jarak dan ukuran objek yang berada disekeliling  berguna  untuk  navigasi  dan  identifikasi  sekitar.  Terdapat  dua  metode  yang  sering digunakan untuk mengukur jarak, yaitu dengan menggunakan metode aktif dan metode pasif. Metode aktif bekerja dengan cara mengirimkan sinyal kepada objek yang akan diukur, seperti penggunaan sensor ultrasonik [2] , sinar laser dan sensor infra merah [3] , sedangkan metode pasif bekerja tanpa
2
mengirimkan  sinyal  ke  objek  seperti  penggunakan  citra  kamera. Stereo  vision merupakan  sistem yang memiliki konfigurasi menggunakan dua buah kamera yang memiliki karakteristik yang sama dan dipasang sejajar dengan jarak tertentu [4] [5] .
Sebagian besar sistem otonom bergerak saat ini dilengkapi dengan sensor jarak menggunakan kamera.  Beberapa  karya  penelitian  sebelumnya  menggunakan  konfigurasi  kamera  stereo  dengan tujuan  pengukuran  jarak  objek.  Sebagai  contoh,  Tsung-Shiang  Hsu  dan  Ta-Chung  Wang  dengan judul  penelitian  “ An  Improvement  Stereo  Vision  Images  Processing  for  Object  Distance Measurement ” [6] . Penelitian tersebut menggunakan metode Speed up Robust feature (SURF) untuk melakukan pengukuran jarak objek dengan tingkat ketelitian diatas 95%. Irfan Marzuqi dan Agus Khumaidi  dengan  judul  penelitian  “Segmentasi  dan  Estimasi  Jarak  Bola  dengan  Robot Menggunakan Stereo Vision” [7] .menggunakan metode principal point dari bidang proyeksi dengan tingkat ketelitian diatas 95%. Yasir M Mustafah, dkk dengan judul penelitian “ Stereo Vision Images Processing  for  Real-Time  Object  Distance  and  Size  Measurements ” [8] .  Menggunakan  metode Morphology and Connected Component Analysis (CCA) dan blob tracking dengan tingkat ketelitian yang baik.
Berdasarkan  kelebihan  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  akan  dirancang  suatu  sistem pengukuran orientasi objek menggunakan metode stereo vision yang berbasis Raspberry pi. Sistem orientasi objek ini mengacu pada estimasi jarak dan dimensi objek. Akusisi citra objek dilakukan dengan  menggunakan  dua  kamera webcam dalam  interval  waktu  yang  bersamaan.  Masalah  yang akan ditemui pada saat menggunakan metode stereo vision adalah mencari nilai disparitas dari kedua citra [9]. Nilai disparitas sangat bergantung pada hasil pencarian piksel yang sama dari kedua citra yang  diambil  oleh  kamera.  Pada  penelitian  ini  proses  pencarian  piksel  tersebut  dilakukan menggunakan  beberapa  metode image  processing yaitu  menggunakan  deteksi  tepi Canny  edge , deteksi garis Hough line transform dan deteksi sudut Harris corner . Sehingga penelitian ini dapat digunakan sebagai alat pengukur estimasi jarak antara objek dengan kamera dan pengukuran dimensi objek yang bekerja secara real time .
2. Dasar Teori
2.1. Citra
Secara  umum  citra  merupakan  suatu  foto,  gambar  atau  berbagai  visualiasi  objek  yang ditampilkan secara dua dimensi. Citra dapat direpresentasikan dalam bentuk digital maupun tercetak. Citra digital merupakan kumpulan angka – angka dalam dua dimensional. Angka – angka pada citra merupakan hasil kuantifikasi dari intensitas tingkat kecerahan dari masing – masing piksel penyusun citra. Piksel merupakan  bagian elemen terkecil penyusun citra, jumlah piksel per unit panjang dalam citra  dikenal  sebagai  resolusi  citra.  Semakin  tinggi  resolusi  suatu  citra  maka  jumlah  piksel penyusunnya akan semakin banyak.

## 2.2. Raspberry pi
Raspberry  pi  merupakan  sebuah Personal  Computer (PC)  yang  memiliki  ukuran  yang  kecil, tetapi  berbeda  dengan  laptop  maupun  PC  karena  Raspberry  pi  dapat  digunakan  untuk  proyek elektronika, namun Raspberry Pi juga dapat melakukan apa yang dapat dilakukan PC. Raspberry pi hanya  memiliki  RAM  sebesar  512  MB  hingga  1  GB  dan  memiliki  prosesor  ARM  dan  pengolah grafik.
Raspberry pi juga memiliki sistem operasi seperti PC pada umunya, bernama Raspbian namun dapat juga di installasi sistem operasi lainnya seperti Ubuntu Mate, Windows , dan berbagai macam sistem operasi lainnya.  Raspberry pi memiliki beberapa General Pin Input/Output (GPIO). GPIO dapat digunakan untuk berinteraksi dengan rangkaian elektronika, seperti untuk mengaktifkan sensor maupun  menjalankan  rangkaian  lainnya.  Setiap  pin  GPIO  memiliki  fungsinya  masing-masing dimana terdapat pin yang dapat diprogram dan ada yang tidak dapat diprogram [11].

## 2.3. Webcam
Webcam merupakan suatu perangkat yang berupa kamera yang digunakan sebagai pengambil citra/gambar  dan  memiliki  mikropon  ( optional )  digunakan  sebagai  pengambil  suara/audio  yang dapat  dikendalikan  oleh  sebuah  komputer  atau  suatu  jaringan  komputer.  Citra  yang  diambil  oleh
3
webcam akan  ditampilkan  ke  layar  monitor.  Karena  webcam  dikendalikan  oleh  komputer  maka terdapat interface atau port yang digunakan untuk menghubungkan webcam dengan komputer.
2.4. Stereo vision
Stereo vision merupakan suatu cara yang digunakan untuk mendapatkan citra stereo dari suatu objek  menggunakan  dua  posisi  kamera  yang  berbeda.  Citra stereo didapatkan  menggunakan  dua kamera yang diletakkan pada bidang sejajar dengan jarak tertentu. Citra stereo yang digunakan untuk mencari nilai disparias, nilai tersebut dapat digunakan untuk menghitung jarak dan dimensi suatu objek dengan memprosesnya menggunakan beberapa metode image processing . Semakin besar nilai disparitas menunjukkan bahwa objek semakin dekat, begitupun dengan sebaliknya.

## 2.5. Deteksi Tepi Canny edge
Canny  edge  detection dikemukakan  pada  tahun  1986  oleh  John  Canny  [12]. Canny  edge merupakan salah satu teknik deteksi tepi yang cukup populer digunakan dalam pengolahan citra, dikarenakan metode deteksi tepi ini cukup optimal dengan tingkat kesalahan yang rendah. Canny edge melokalisasi posisi titik – titik edge pada citra setebal satu piksel sehingga didapat edge yang sepresisi mungkin.
2.6. Hough Line Transform
Hough  line transform merupakan transformasi citra yang digunakan untuk memperoleh fitur dari sebuah gambar .  Hough  line  Transform adalah salah satu  teknik  yang umum  digunakan dalam  sistem  pengolahan  citra  untuk  mendeteksi  objek  yang  memiliki  bentuk  seperti    garis. Keuntungan utama dari penggunaan metode transformasi Hough adalah  dapat  mendeteksi sebuah tepian  atau edge secara    relatif  tidak    terpengaruh    oleh  derau.  Transformasi Hough bekerja menggunakan voting suara terbanyak untuk menentukan nilai parameter yang paling tepat. Apabila didalam sebuah citra yang telah ditransformasikan ke dalam ruang parameter m – c terdapat beberapa garis yang saling berpotongan pada sebuah titik. Untuk mengetahui titik tersebut adalah sebuah garis lurus atau bukan didalam ruang parameter x – y  dilakukan voting menggunakan persamaan 3.
𝑦 = 𝑚𝑥 + 𝑐 (3)
Apabila di dalam citra terdapat sebuah garis lurus yang memiliki persamaan yang sama dengan persamaan (1.3), kemudian garis tersebut ditransformasikan ke bentuk ruang parameter m – c maka akan  diperoleh  beberapa  garis  yang  saling  berpotongan  pada  suatu  titik.  Transformasi  tersebut diperoleh  dengan  cara  melakukan  perhitungan  dari  setiap  titik  pada  citra  kedalam  nilai  m  –  c menggunakan persamaan 4.
c = −mx + y
(4)
Pada  kenyataannya,  apabila  terdapat  garis  yang  vertikal  akan  menjadi  masalah  didalam melakukan  perhitungan,  dikarenakan  garis  vertikal  memiliki  nilai  gradien  kemiringan  m  yang nilainya tak terhingga. Untuk mengatasi masalah tersebut dapat menggunakan persamaan 5.
ρ = x cos θ + y sin θ (5)
Dari persamaan 5  dilakukan trasformasi garis lurus kedalam ruang parameter ρ ( rho ) - ϴ ( theta ) yang akan mengkibatkan penumpukan antar kurva sinusoida di suatu titik [13].

## 2.7. Harris Corner Detection
Sudut merupakan suatu titik yang memiliki lingkungan lokal terdiri dari dua arah tepi atau edge yang dominan dan berbeda. Sudut juga dapat diartikan sebagai persimpangan yang memiliki dua sisi, dimana sisi memiliki intensitas kecerahan yang tiba-tiba berubah dalam suatu citra. Harris corner detection merupakan  operator  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  suatu  sudut  karena  dapat membedakan antara tepi dengan sudut secara akurat, karena akan menghasilkan nilai yang konsiten dari suatu citra walaupun telah mengalami rotasi, penskalaan, variasi pencahayaan ataupun memiliki derau didalamnya [14]. Harris corner akan mendeteksi sudut dengan cara memperhitungkan variasi nilai intensitas dari suatu citra menggunakan suatu jendela biner yang digeser ke arah sumbu x dan sumbu y. Untuk mencari variasi nilai intensitasnya dapat menggunakan persamaan 6.
4 E(u, v) = ∑ w(x, y)[I(x + u, y + v) − I(x, y)] !
",$ =   ( u ! I " ! + 2uvI " I # + v ! I # ! =   ([u v]  / I " ! I " I # I " I # I # ! 0 1 u v2 =   [u v] 3∑ / I " ! I " I # I " I # I # ! 05  1 u v2 (6)
dimana :
E = perbedaan antara jendela asli dengan jendela yang digeser. u = pergeseran jendela ke arah sumbu x. v = pergeseran jendela ke arah sumbu y.
w(x,y) = fungsi jendela pada posisi x dan y. I(x+u,y+v) = intensitas pergeseran jendela I(x,y) = intensitas asli.

## 2.8. Parameter Pengukuran Jarak dan Dimensi
Langkah awal dalam menghitung jarak dan dimensi objek adalah melakukan konversi piksel kedalam sentimeter. Konversi piksel dilakukan menggunakan persamaan 7.
Ukuran piksel = (𝐹𝑜𝑐𝑎𝑙 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ) × (Ukuran Objek sebenarnya) (Jarak kamera dengan objek) × (Jumlah Piksel Objek Sumbu x) (7)
Setelah  ukuran  piksel  didapatkan,  selanjutnya  melakukan  pengukuran  jarak  antara  objek  dengan kamera menggunakan persamaan 8.
Jarak = (𝐹𝑜𝑐𝑎𝑙 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ) × (Baseline Kamera) (Disparitas) × (Ukuran Piksel) (8)
Untuk dapat melakukan pengukuran dimensi panjang dan tinggi objek dengan jarak yang berubah – ubah digunakan persamaan 9 dan 10.
Panjang Objek = (Jarak) × (Ukuran Piksel) × (Jumlah Piksel Objek Sumbu x) (𝐹𝑜𝑐𝑎𝑙 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ) (9) Tinggi Objek = (Jarak) × (Ukuran Piksel) × (Jumlah Piksel Objek Sumbu y) (𝐹𝑜𝑐𝑎𝑙 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ) (10)
Dimana :
Focal length = 4.4 mm (berdasarkan spesifikasi kamera). Baseline = 260 mm (jarak antar kamera)

## 3. Model Sistem
3.1. Perancangan Sistem
Adapun blok diagram sistem yang akan dirancang adalah seperti gambar 1.
Gambar 1. Blok diagram perancangan sistem
3.2. Akusisi Citra
Proses  akusisi  citra  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  buah  kamera webcam yang dipasang sejajar dengan jarak baseline 26 cm. Pengambilan citra dilakukan dalam selang waktu yang bersamaan. Sehingga akan menghasilkan dua buah citra dengan objek yang sama, tetapi dengan sudut pandang berbeda. Gambar 2 merupakan hasil akusisi citra menggunakan kamera stereo dengan jarak kamera dengan objek sejauh 1 meter.
Akusisi Citra Jarak dan ukuran objek terukur Proses sistem stereo vision
Gambar 2. (a) Citra kanan. (b) Citra kiri

## 3.3. Proses Sistem Stereo vision
Adapun tahap dan metode yang dilakukan untuk memproses citra dapat dilihat pada diagram alir gambar 3.

## Gambar 3. Diagram alir proses stereo vision
Tahap – tahap tersebut meliputi akusisi citra, deteksi objek, deteksi tepi menggunakan operator Canny edge , deteksi garis menggunakan metode Hough line transform , deteksi sudut menggunakan metode Harris  corner dan  menghitung  perbedaan  nilai  disparitas  antar  kedua  citra.  Penjabaran berikut ini hanya menjelaskan proses satu buah citra, dikarenakan proses kedua citra yang sama.

## 3.4. Mendeteksi Objek
Deteksi  objek  dilakukan  dengan  segmentasi  warna.  Segmentasi  warna  bertujuan  untuk memisahan antara warna objek dengan warna latar belakangan pada citra. Format citra RGB yang dihasilkan pada saat melakukan akusisi citra kemudian dikonversi kedalam format YCbCr. Untuk mendeteksi  warna  dilakukan  menggunakan  dua  nilai threshold yaitu  minimun  dan  maksimum intensitas nilai piksel pada objek. Untuk nilai yang memiliki intensitas diluar nilai threshold akan diubah menjadi piksel 0 atau warna hitam, karena akan diaggap sebagai warna latar belakang seperti pada gambar 4.
Mulai Objek terdeteksi? Deteksi Objek Canny edge Hough Line Transform Harris Corner Detection Mengukur jarak objek Disparitas citra Mengukur dimensi objek Selesai Ya Tidak (a) (b)
6
Gambar 4. (a) Citra asli. (b) Hasil Deteksi warna
3.4.1. Deteksi Tepi Canny Edge Secara ringkas metode Canny edge akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Proses pertama dalam melakukan deteksi tepi adalah mengubah citra kedalam bentuk grayscale .
2. Selanjutnya citra dihaluskan menggunakan filter Gaussian.
3. Hitung  nilai  gradien  horizontal  dan  vertikal  pada  citra  dengan  melakukan  konvolusi menggunakan operator Sobel .
4. Hitung magnitude dan arah magnitude citra.
5. Setelah arah tepi didapatkan, selanjutnya melakukan proses Non-maximum suppression untuk menekan atau menghilangkan piksel – piksel yang tidak memiliki nilai maksimum, disepanjang garis tepi dan searah dengan garis tepi. Sehingga menghasilkan garis tepi yang presisi setebal satu piksel.
6. Pada  proses Non-maximum  Suppression yang  belum  maksimal  mengakibatkan  beberapa  tepi yang  sebenarnya  bukan  tepi  akan  terdeteksi  yang  diakibatkan  oleh  noise  pada  citra. Double Thresholding digunakan  untuk  menangani  masalah  tersebut  dikarenakan  memiliki  dua thresholding yaitu low  thresholding dan high thresholding . Low thresholding berfungsi untuk mengubah  semua  nilai  piksel  dibawah thresholding tersebut  bernilai  0  sedangkan High thresholding berfungsi untuk membuat semua nilai piksel diatas nilai tersebut menjadi bernilai 1.  Sehingga  dengan  menggunakan Double  Thresholding deteksi  tepi  dapat  dilakukan  dengan lebih maksimal.
7. Langkah terakhir melakukan proses untuk memutuskan semua tepi yang terdeteksi benar – benar tepi  dan  mana  yang  bukan  tepi.  Oleh  karena  itu,  proses  ini  mengacu  pada  nilai double thresholding. Untuk setiap tepi dengan intensitas nilai lebih tinggi dari nilai high threshoding dipastikan  sebagai  tepi  sebenarnya,  sedangkan  intensitas  dibawah  nilai low  thresholding dipastikan  bukan  tepi  sehingga  akan  dihilangkan.  Sedangkan  untuk  intensitas  nilai  tepi  yang berada  diantara  kedua  nilai thresholding akan  diklasifikasikan  menjadi  tepi  atau  bukan  tepi berdasarkan konektivitas tepi tersebut. Apabila tepi tersebut terhubung dengan piksel yang tepi sebenarnya, maka tepi tersebut akan dianggap sebagai bagian dari tepi sebenarnya, apabila tidak terhubung dengan tepi sebenarnya maka akan dihilangkan . Gambar 5 dibawah merupakan hasil deteksi menggunakan metode Canny edge .
Gambar 5. Hasil deteksi Canny edge

## 3.4.2. Hough Line Transform
Metode Hough line transform digunakan untuk memperbaiki garis tepi yang tidak sempurna dari hasil keluaran deteksi tepi Canny edge . Perbaikan garis tepi dilakukan dengan cara mengganti garis  tepi  dengan  garis  tepi  yang  baru  dari  hasil  deteksi Hough  line  transform .  Sehingga  akan dihasilkan objek dengan sudut yang sempurna, untuk memaksimalkan perhitungan untuk mencari nilai disparitas menggunakan deteksi sudut Harris corner . Hasil deteksi garis dari keluaran Canny edge menggunakan hough line transform seperti pada gambar 6.
(a) (b )
Dari  hasil  garis  yang  telah  terdeteksi,  selanjutnya  dilakukan  perbaikan  tepi  keluaran Canny edge menggunakan garis yang baru. Sehingga didapatkan sudut yang maksimal pada objek.

## 3.4.3. Harris Corner Detection
Metode Harris  corner digunakan  untuk  mendeteksi  sudut  pada  citra,  yang  bertujuan  untuk mencari nilai disparitas antar kedua citra. Nilai disparitas digunakan sebagai salah satu parameter untuk  menghitung  jarak  dan  dimensi  objek.  Langkah  pertama  dalam  mendeteksi  sudut  adalah mengubah  citra  hasil  keluaran Hough  line  transform kedalam  bentuk grayscale yang  memiliki rentang nilai piksel 0 sampai 255. Selanjutnya menghitung nilai gradien vertikal dan horizontal citra dengan melakukan konvolusi menggunakan kernel prewitt .
𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐺 $ = i 1  0 −1 1  0 −1
1  0 −1 k      𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐺 % = i 1 1 1 0 0 0 −1 −1  −1 k
Setelah  mendapatkan  nilai  gradien,  kemudian  hitung  nilai  turunan  setiap  piksel  menggunakan persamaan 11.
𝐼 $ ! = 𝐼 $ ∗ 𝐼 $ 𝐼 % ! = 𝐼 % ∗ 𝐼 % 𝐼 $% = 𝐼 $ ∗ 𝐼 % (11)
Konvolusi  dengan filter Gaussian ( 𝐺 & ) untuk mencari jumlah nilai turunan produk tiap pikselnya dengan persamaan berikut ini.
𝑆 $ ! = 𝐼 $ ! ⊗ 𝐺 & 𝑆 % ! = 𝐼 % ! ⊗ 𝐺 & 𝑆 𝑥𝑦 = 𝐼 𝑥𝑦 ⊗ 𝐺 𝜎 (12)
Hasil konvolusi tersebut digunakan untuk membentuk matriks baru untuk menghitung nilai respon Harris . Nilai respon Harris didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut.
Matriks 𝐻 = / 𝑆 $ ! 𝑆 $% 𝑆 $% 𝑆 % ! 0 𝑅𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛 𝐻𝑎𝑟𝑟𝑖𝑠 = ((𝑆 $ ! ). (𝑆 % ! ) − (𝑆 $% ) ! ) − 𝑘((𝑆 $ ! ) + (𝑆 % ! )) ! (13)
Nilai respon Harris digunakan untuk menentukan piksel tersebut suatu sudut atau bukan. Apabila nilai respon lebih besar dari nilai threshold maka piksel tersebut akan dianggap sebagai suatu sudut. Gambar 7 merupakan hasil deteksi sudut menggunakan metode Harris corner .
Gambar 7. (a) Deteksi sudut citra kanan. (b) Deteksi sudut citra kiri.
Gambar 6. Hasil deteksi Hough line transform
(a) (b)
8

## 3.4.4. Menghitung Disparitas Citra
Untuk  menentukan  nilai  disparitas  antar  kedua  citra,  digunakan  pengurangan  posisi  kolom pada titik piksel sudut yang dideteksi, kolom piksel pada sudut citra kanan dikurang dengan kolom pada sudut citra kiri, sehingga didapatkan hasil perbedaan jarak piksel diantara kedua citra. Posisi piksel dari hasil deteksi sudut menggunakan metode Harris corner ditunjukan pada gambar 8.
Gambar 8. (a) Posisi sudut citra kanan. (b) Posisi sudut citra kiri
Pada gambar 8 diatas (a) merepresentasikan citra yang diambil menggunakan webcam kanan dan (b) merepresentasikan  citra  yang  diambil  menggunakan  webcam  kiri.  Hasil  deteksi  sudut  digunakan untuk mencari nilai disparitas (D) citra dari kedua citra, dengan cara menghitung selisih posisi piksel antara kedua citra tersebut.
| D | = (Y 1 – Y 2 ) = (195 – 144) = 51 Dari perhitungan diatas didapatkan nilai disparitas antara kedua citra adalah 51 .

## 3.5. Pengukuran Jarak dan Dimensi
Dalam melakukan pengukuran jarak dan dimensi objek, langkah pertama adalah mengkonversi ukuran piksel ke dalam sentimeter menggunakan persamaan 7.  Pada contoh kasus berikut, objek yang diukur memiliki dimensi panjang dan lebar 15x10cm dengan jarak pengambilan citra sejauh 1 meter.
𝐾𝑜𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑘𝑒 𝑐𝑚 = (4.4 𝑚𝑚) × (100 𝑚𝑚) (1900 𝑚𝑚) × (14) = 0.16532 𝑚𝑚
Setelah melakukan konversi ukuran piksel, didapatkan ukuran piksel pada citra sebesar 0.16352 mm. Selanjutnya melakukan pengukuran jarak antara objek dengan kamera menggunakan persamaan 8.
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 = (4.4 𝑚𝑚) × (260 𝑚𝑚)
(51) × (0.118 𝑚𝑚) =  190 𝑐𝑚
Pengukuran dimensi panjang dan lebar objek menggunakan persamaan 9 dan 10.
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 = (1900 𝑚𝑚 ) × (0.16532 𝑚𝑚) × (14) (4.4 𝑚𝑚) = 10 𝑐𝑚
Disparitas Gambar 9. Disparitas Citra (b) (a) (104,195) (104,209) (119,195) (119,209)
(75,144)
(89,144) (75,158) (89,158) (X 1 ,Y 1 ) (X 2 ,Y 2 )
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 = (1900 𝑚𝑚) × (0.16532 𝑚𝑚) × (14) (4.4 𝑚𝑚) = 10 𝑐𝑚

## 4. Pengujian dan Analisis
Pengujian  sistem  dilakukan  menggunakan  dua  kamera webcam yang  terhubung  dengan Raspberry pi 3. Program dijalankan menggunakan laptop dan dikirim ke Raspberry pi menggunakan sambungan wireless .  Laptop  yang  digunakan  memiliki  spesifikasi dual-core 1.8 Ghz.  Skema pengujian seperti pada gambar 10.

## Gambar 10. Diagram perancangan perangkat keras

## 4.1. Skema Pengujian
Skema pengujian menggunakan objek yang memiliki bentuk sederhana seperti persegi, persegi panjang dan lingkaran. Objek yang akan diukur berada didepan kamera. Skema pengukuran objek seperti gambar 11.
Gambar 11 . Skema pengujian Nilai yang akan diambil untuk menjadi data hasil pengukuran menggunakan skema pengulangan sebanyak 5 kali, dengan nilai yang paling banyak muncul yang akan dijadikan sampel nilai hasil. Nilai pengujian yang diambil seperti jarak, dimensi, nilai disparitas dan lama waktu komputasi. Hasil pengukuran jarak dibulatkan menggunakan ceil dan floor

## 4.2. Pengujian Akurasi pengukuran
Akurasi  merupakan  suatu  sistem  pengukuran  dengan  tingkat  kedekatan  hasil  pengukuran terhadap nilai yang sebenarnya. Pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui tinggat keakuratan sistem dalam melakukan pengukuran.
4.2.1. Pengujian Menggunakan Metode Canny Edge, Hough Line Transform dan Harris Corner. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keakuratan sistem dan lama waktu komputasi apabila menggunakan ketiga metode Canny edge, Hough line transform dan Harris corner dalam stereo  vision. Waktu  komputasi  merupakan  hasil  dari  akumulasi  setelah  melakukan  perulangan. Objek yang diukur memiliki bentuk segi empat dengan dimensi panjang dan lebar 10x10cm  yang berada didepan kamera.
Tabel 1. Pengujian akurasi pengukuran segi empat Jarak (cm) Keakuratan Jarak (%) Waktu Komputasi (detik) Pengukuran (cm) Disparitas Sebenarnya  Terukur A B 50 48 96 23.6 10.2 10 206 60 58 96.67 23.5 10.2 10 168 70 69 98.57 23.2 10.1 10 143 80 79 98.75 23.6 10 10 124 90 89 98.89 23.7 9.9 10.1 110
Kamera Webcam
Kamera Webcam Raspberry Pi 3 Laptop/ Program sistem Power suppy
10
100 100 100 23.1 10 10 98 110 111 99.09 23.5 9.9 9.9 88 120 122 98.33 23 10.2 9.9 80 130 135 96.15 23.5 9.9 9.9 72 140 147 95 23.9 10 10 66 150 158 94.67 22 9.8 9.8 62 Rata - rata 97.4 23.3 10 9.9 A = Panjang Objek B = Lebar Objek
Hasil  pengujian  menggunakan  ketiga  metode  yaitu Canny  edge,  Hough  line  transform dan Harris corner didapatkan pengukuran yang stabil. Dikarenakan setiap melakukan perulangan hasil pengukuran  tidak  berubah,  tetapi  memiliki  kekurangan  waktu  komputasi  yang  besar  dikarenakan penggunaan  metode Hough  line  transform .  Tabel  1  merupakan  hasil  pengukuran  akurasi  objek segiempat,  dari  pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  11  kali  didapatkan  tingkat  keakuratan  jarak sebesar 97.4% dengan rata – rata waktu komputasi 23.3 detik.

## 4.2.2. Pengujian Menggunakan Metode Canny Edge dan Harris Corner.
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keakuratan sistem dan lama waktu komputasi apabila  menggunakan  dua  metode  yaitu Canny  edge dan Harris  Corner . Waktu  komputasi merupakan hasil akumulasi selama melakukan perulangan. Objek yang diukur dengan bentuk segi empat memiliki dimensi panjang dan lebar 10x10cm  yang berada didepan kamera.
Tabel 2. Pengujian akurasi pengukuran segi empat Jarak (cm) Keakuratan Jarak (%) Waktu Komputasi (detik) Pengukuran (cm) Disparitas Sebenarnya  Terukur A B 50 48 96 13.8 9.8 9.7 209 60 59 98.33 13.2 10 9.8 171 70 69 98.57 13.5 9.8 9.8 146 80 79 98.75 13 9.8 9.8 129 90 89 98.89 12.8 10 10 111 100 100 100 13.4 10 10 102 110 111 99.09 14.1 10.2 10.1 91 120 123 97.5 12.8 10 10.3 82 130 135 96.15 14 10.1 10.1 76 140 144 97.14 14.7 10.3 10.3 70 150 158 94.67 14.2 10.4 10.4 64 Rata - rata 97.7 13.5 10 10 A = Panjang Objek B = Lebar Objek
Tabel  2  merupakan  hasil  pengukuran  akurasi  objek  segi  empat.  Hasil  pengujian  dengan menggunakan dua metode yaitu Canny edge dan Harris corner didapatkan pengukuran yang kurang stabil.  Dikarenakan  setiap  melakukan  perulangan  hasil  pengukuran  mengalami  perubahan,  tetapi memiliki kelebihan waktu komputasi yang kecil. Perubahan tersebut dikarenakan dari hasil keluaran Canny edge yang tidak sempurna, mengakibatkan sudut yang dideteksi oleh Harris corner berubah – ubah. Dari pengujian yang dilakukan sebanyak 11 kali didapatkan tingkat keakuratan jarak sebesar 97.7% dengan rata – rata waktu komputasi 13.5 detik.

## 4.2.3. Pengujian Menggunakan Metode Canny Edge
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keakuratan sistem dan lama waktu komputasi apabila hanya menggunakan metode canny edge dalam stereo vision. waktu komputasi merupakan hasil dari akumulasi selama melakukan perulangan sebanyak lima kali. Objek yang diukur memiliki bentuk segi empat dengan dimensi panjang dan lebar 10x10cm  yang berada didepan kamera.
Tabel 3. Pengujian akurasi pengukuran segi empat Jarak (cm) Keakuratan Jarak (%) Waktu Komputasi Pengukuran (cm) Disparitas Sebenarnya  Terukur A B 50 48 96 9.7 9.7 9.9 212 60 58 96.67 9.1 9.7 10 176 70 68 97.14 9.9 9.7 10.1 150 80 77 96.25 9.2 9.9 9.9 132 90 88 97.78 8.9 10 10 116 100 100 100 9.5 10 10.4 102 110 109 99.09 9.6 10.3 10.3 94 120 119 99.17 9.1 10.1 10.1 86 130 131 99.23 8.5 10.5 10.5 78 140 138 98.57 9.4 10.4 10.4 74 150 150 100 9.2 10.6 10.6 68 Rata - rata 98.17 9.28 10.08 10.2 A = Panjang Objek B = Lebar Objek
Hasil  pengujian  hanya  menggunakan  satu  metode Canny  edge didapatkan  hasil  memiliki kelebihan  waktu  komputasi  yang  kecil.  Dikarenakan  hanya  menggunakan  satu  metode  sehingga meringankan  beban  komputasi.  Pada  tabel  3  hasil  pengukuran  akurasi  objek  segi  empat.  Dari pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  11  kali  didapatkan  tingkat  keakuratan  jarak  sebesar  98.17% dengan rata – rata waktu komputasi 9.28 detik.

## 4.3. Pengujian Presisi Pengukuran
Presisi  merupakan  kedekatan  perbedaan  nilai  saat  melakukan  pengulangan  pengukuran  [12]. Pengujian  tingkat  presisi  dalam  pengukuran  dimensi  objek  dengan  bentuk  segi  empat,  persegi panjang  dan  lingkaran.  Pengulangan  pengukuran  dilakukan  sebanyak  5  kali.  Setiap  pengujian menggunakan metode yang berbeda – beda.
Tabel 4 merupakan pengujian presisi menggunakan tiga metode yaitu Canny edge, Hough line transform dan Harris corner. Objek yang diukur memiliki bentuk persegi panjang dengan dimensi 15x10cm.
Tabel 4. Pengujian presisi objek persegi panjang Jenis Objek Jarak Pengukuran (cm) Dimensi Objek (cm) Panjang Objek Terukur (cm) Lebar Objek Terukur (cm) 15.02 9.58 15.02 9.58 Persegi Panjang 100 15x10 15.02 9.58 15.02 9.58 15.02 9.58 Presisi 100% 100%
Tabel 5 merupakan pengujian presisi menggunakan dua metode yaitu Canny edge dan Harris corner. Objek yang diukur memiliki bentuk lingkaran dengan diameter 10cm.
Tabel 5. Pengujian presisi objek lingkaran Jenis Objek Jarak Pengukuran (cm) Diameter Objek (cm) Panjang Objek Terukur (cm) 9.76 9.76 Lingkaran 100 10 9.76 9.76 9.76 Presisi 100%

## 12
Tabel 6 merupakan pengujian presisi yang hanya menggunakan metode Canny edge . Objek yang diukur memiliki bentuk segi empat dengan dimensi 10x10cm.
Tabel 6. Pengujian presisi objek segi empat
Dari hasil pengujian presisi yang dilakukan menggunakan berbagai macam metode didapatkan hasil pengujian sebesar 100% atau hasil maksimal. Hasil tersebut dapat maksimal dikarenakan tidak ada perubahan  cahaya atau pergerakan kamera dan objek yang diukur. Sehingga hasil pengukuran tidak mengalami perubahan.
Secara  keseluruhan  hasil  pengujian  menggunakan  kamera  dengan  jarak baseline 26cm, didapatkan jarak minimum pengukuran 50cm untuk objek yang memiliki dimensi 10x10cm. Jarak minimum pengukuran dipengaruhi oleh jarak baseline kamera. Semakin jauh jarak baseline kamera mengakibatkan  penurunan  kemampuan  kamera  untuk  mengambil  citra  objek  dari  jarak  dekat. Sehingga  citra  yang  diambil  oleh  kamera  menjadi overlap, yang  berakibat  pada  kesalahan perhitungan nilai disparitas, kesalahan tersebut akan berdampak pada hasil pengukuran jarak dan dimensi objek. Gambar 9 merupakan objek yang mengalami overlap dikarenakan jarak pengukuran yang terlalu dekat.
Gambar 9 Objek overlap
5.   Kesimpulan dan Saran 5.1.   Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil pengujian dan analisis sistem orientasi objek menggunakan metode stereo vision maka dapat diambil kesimpulkan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dalam  pengukuran  jarak  menggunakan  metode stereo vision didapatkan hasil akurasi diatas 97%.
2. Metode  Harris  corner  dapat  digunakan  untuk  mencari  nilai  disparitas  citra  dalam  melakukan pengukuran estimasi jarak dan dimensi objek.
3. Dari hasil pengujian yang dilakukan dalam pengukuran dimensi objek didapatkan tingkat presisi 100%.
4. Penggunaan  metode Hough  line  transform mengakibatkan  waktu  komputasi  semakin  besar dikarenakan metode tersebut melakukan dua kali transformasi untuk mendeteksi garis . 5.2. Saran Adapun saran sebagai pengembangan berikutnya agar bisa didapatkan hasil yang lebih baik lagi adalah sebagai berikut :
1. Disarankan  untuk  mencari  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  jarak  dan  dimensi objek dengan jumlah objek lebih dari satu.
2. Disarankan untuk menggunakan kamera yang stereo yang arah pandang yang benar – benar lurus kedepan atau menggunakan kamera kinect.
Jenis Objek Jarak Pengukuran (cm) Dimensi Objek (cm) Panjang Objek Terukur (cm) Lebar Objek Terukur (cm) 9.9 9.7 9.9 9.7 Segi empat 80 10x10cm 9.9 9.7 9.9 9.7 9.9 9.7 Presisi 100% 100%

## Daftar Pustaka
[1] P. Tripicchio, “Autonomous navigation of mobile robots: from basic sensing to problem solving,” Research on Electric and Electronic Measurement for the Economic Upturn, pp. 1- 6, September 2014.
[2]   R. Vairavan, S. Kumar Dan L. Ashiff, “Obtacle Avoidance Robotic Vehicle Using Ultrasonic Sensor, Arduino Controller,” International Research Journal of Engineering and Technology, vol. II, no. 5, pp. 2140-2143, Februari 2018.
[3]   R. Ismail, Z. Omar dan S.Suaibun, “Obstacle-avoiding robot with IR and PIR motion sensors,” Innovation in Aerospace Engineering and technology, no. 152, pp. 1-6, 2016.
[4]   C. Suharlim, E. Putra, T. Budiman dan I. H. Kartowisastro, “Estimasi Posisi Objek Berdasarkan Stereo Vision,” Jurnal Teknik Komputer, vol. I, no. 21, pp. 36-47, Februari 2013.
[5]   Y. D. Salman, K. R. Ku-Mahamud dan E. Kamioka, “Distance Measurement for Self-Driving Cars Using Stereo Camera,” International Conference on Computing and Informatics, vol. I, no. 105, pp. 235-242, 2017.
[6]   H. Tsung-Shiang dan T.-C. Wang, “An Improvement Stereo Vision Images Processing for Object Distance Measurement,” International Journal of Automation and Smart Technology, vol. II, no. 5, pp. 85-90, 2015.
[7]   M. Irfan, G. P. Arinata dan Z. Putra, “Segmentasi dan Estimasi Jarak Bola dengan Robot Menggunakan Stereo Vision,” Symposium on Robotic Systems and Control, pp. 140-144, 2017.
[8]   Y. M. Mustafah, R. Noor, H. Hasbi dan A. W. Azma, “Stereo Vision Images Processing for Real-time Object Distance and Size Measurements,” International Conference on Computer and Communication Engineering, pp. 659-663, 2012.
[9]   N. Rajajan, M.Ramkumar dan B.Monisha, “Disparity Estimation from Stereo Image,” Science Direct, pp. 462-472, 2012.
[10]  D. A. Prabowo, D. Abdullah dan A. Manik, “Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking,” Jurnal Pseudocode, vol. V, no. 2, pp. 85-91, September 2018.
[11]  J. Marot dan S. Bourennane, “Raspberry Pi for Image Processing Education,” European Signal Processing Conference, pp. 2428-2432, 2017.
[12]  C. John, “A Computational Approach to Edge Detection,” Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence,, vol. 6, no. 8, pp. 679-698, 1986.
[13]  H. Sa’diyah, R. Isnanto dan A. Hidayatno, “Aplikasi Transformasi Hough Untuk Deteksi Garis Lurus,” Jurnal Undip, pp. 1-5, 2015.
[14]  S. Javier, N. Monz´on dan A. Salgado, “An Analysis and Implementation of the Harris Corner Detector,” Image Processing On Line, pp. 305-328, 2018.